在这里我们推导股票期货的无套利区间（考虑交易成本以及融资成本等）。
变量解释如下：
现金流如下表所示：
总计：
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多平臺對沖穩定套利 V2.1 (註釋版) 對沖策略是風險較小，較爲穩健的一類策略，和俗稱“搬磚策略”有些類似，區別是搬磚需要轉移資金，提幣 ，充幣。在這個過程中容易出現價格波動引起虧損。對沖是通過在不同市場同時買賣交易，在交易
聚寬是個非常棒的平臺，回測用的數據洗的非常乾淨，沒有未來信息的問題。最近聽說他們發新產品了，祝賀! 如果經常用聚寬的話，會經常需要把聚寬研究環境中自己分析數據的結果下載下來，我做了個小工具，能批量自動下載聚寬上保存的文件。 用到了sele
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騰訊財經深度數據： github：https://github.com/QuantGin/Quant_For_All import requests import sys import threading from mylog impo
爲什麼要翻譯這篇文章 本人利用DNN和RNN做了深度強化學習的策略，本質上是一個基於策略梯度的強化學習，翻看這個作者的論文發現，核心思路是一模一樣的，差別在於細節的處理，先說說和作者的相似之處： 用神經網絡來表示一個確定
前面介紹瞭如何獲取數據，本文將直接介紹一種經典的交易策略，實際上這套方法在市場中大部分情況時有效的，但是在市場沉浮中，每個人都很難嚴格執行，大部分人都是覺得自己已經掌握了，甚至還有自己的想法，然後靈活的動一些小腦筋，殊不知
前段時間美國金融市場劇烈動盪，公司的股票也是過山車，當然A股還是萬年王八，繼續保持“穩健”，本來安心做自動駕駛的心也被撩撥了，總是在暢想，最低一塊多時All in，該如何如何......... 與其飄忽不定，不
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這是一個面向零編程基礎的量化交易新手入門教程，力求讓高中生知識水平的人都能學會量化交易最基本的知識，快速邁過第一道門檻，從而具備進一步自主深入學習的能力。 特點 從零開始教編程。 靠譜的量化交易學習資源稀少，且具有不講編程、代碼較難、過多
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SciPy庫提供了大量有用的函數和類，用來解決各種專業領域的問題。 本文翻譯自Jupyter nbviewer中的第三講。 首先，介紹了一些特殊函數，如貝塞爾函數，這對物理學問題的計算提供了方便；之後是各種數值積分問題，常微分方程求解問題
